首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在给定四元数旋转和指定轴的情况下计算角度?

在给定四元数旋转和指定轴的情况下,计算角度的方法如下:

  1. 首先,将四元数转换为旋转矩阵。四元数表示为(qw, qx, qy, qz),其中qw为实部,(qx, qy, qz)为虚部。旋转矩阵可以通过以下公式计算得到:
  2. R = | 1 - 2qy^2 - 2qz^2 2qxqy - 2qzqw 2qxqz + 2qyqw | | 2qxqy + 2qzqw 1 - 2qx^2 - 2qz^2 2qyqz - 2qxqw | | 2qxqz - 2qyqw 2qyqz + 2qxqw 1 - 2qx^2 - 2qy^2 |
  3. 然后,将旋转矩阵分解为旋转轴和旋转角度。可以使用旋转矩阵的特征值和特征向量来计算旋转轴和旋转角度。假设特征值为λ,特征向量为v,则旋转轴为v,旋转角度为acos((λ-1)/2)。
  4. 最后,根据指定的轴,确定旋转角度的正负。如果指定的轴与旋转轴相同,则旋转角度为正;如果指定的轴与旋转轴相反,则旋转角度为负。

这样,就可以在给定四元数旋转和指定轴的情况下计算出角度。

补充说明: 四元数是一种用来表示旋转的数学工具,它可以更简洁地表示旋转操作。旋转矩阵是一个3x3的矩阵,描述了物体在三维空间中的旋转变换。旋转轴是一个单位向量,表示旋转的轴线方向。旋转角度是一个标量值,表示旋转的大小。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

BMVC 2018 | 最佳学生论文:EPFL&FAIR提出QuaterNet,更好地解决人类动作建模问题

对人类动作进行建模对于许多应用都很重要,包括动作识别 [12, 34]、动作检测 [49] 及计算机图形学 [22] 等。最近,神经网络被用于 3D 骨骼关节部位序列的长 [22, 23] 、短 [14, 37] 期预测。神经方法在其他模式识别任务中非常成功 [5, 20, 29]。人类动作是一种带有高级内在不确定性的随机序列过程。给定一个观察的姿势序列,未来的丰富姿势序列与之相似。因此,内在不确定性意味着,即使模型足够好,在预测未来姿势的一个长序列时,相隔时间较长的未来预测不一定能够匹配推断记录。因此,相关研究通常将预测任务分为长期预测和短期预测。短期任务通常被称为预测任务,可以通过距离度量将预测与参考记录进行比较来定量评估。长期任务通常被称为生成任务,更难定量评估。在这种情况下,人类评估至关重要。

01

精彩碰撞!神经网络和传统滤波竟有这火花?

惯性传感器在航空航天系统中主要用于姿态控制和导航。微机电系统的进步促进了微型惯性传感器的发展,该装置进入了许多新的应用领域,从无人驾驶飞机到人体运动跟踪。在捷联式 IMU 中,角速度、加速度、磁场矢量是在传感器固有的三维坐标系中测量的数据。估计传感器相对于坐标系的方向,速度或位置,需要对相应的传感数据进行捷联式积分和传感数据融合。在传感器融合的研究中,现已提出了许多非线性滤波器方法。但是,当涉及到大范围的不同的动态/静态旋转、平移运动时,由于需要根据情况调整加速度计和陀螺仪融合权重,可达到的精度受到限制。为克服这些局限性,该项研究利用人工神经网络对常规滤波算法的优化和探索。

02

MAVROS坐标转换

飞控在OFFBOARD模式下通过MAVLINK的接口接收MAVROS上的期望,这些期望可以是期望位置、期望速度和期望姿态,而同时TX2也会从MAVROS上获取需要的飞机状态信息,一般包括飞机的控制模式、解锁状态、姿态、速度、位置信息等。 TX2获取的主要信息都来自MAVROS的/mavros/local_position/pose这个话题,但所有的位置和姿态信息都要根据坐标系来定义,本来以为它们都是使用的NED和Aircraft系,结果在使用它们运算的时候出现了很多错误,通过echo此topic的值,很容易就发现在位置上使用的是EDU坐标系,但是姿态由于是四元数的表示方法,很难明确使用的是哪两个坐标系之间的转换关系,因此,只有到MAVROS的源码中寻找了。 在plugins文件夹下找到local_position.cpp文件

01
领券